Evaluation of a Robust Control System in Real-World Cable-Driven Parallel Robots

📄 arXiv: 2510.08270v1 📥 PDF

作者: Damir Nurtdinov, Aliaksei Korshuk, Alexei Kornaev, Alexander Maloletov

分类: cs.RO

发布日期: 2025-10-09

💡 一句话要点

TRPO在欠驱动缆索驱动并联机器人控制中表现出卓越的鲁棒性

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 缆索驱动并联机器人 欠驱动系统 强化学习 信赖域策略优化 鲁棒控制

📋 核心要点

  1. 现有CDPRs控制方法在欠驱动和时间离散环境下存在鲁棒性问题，难以适应真实环境的噪声和不确定性。
  2. 论文提出采用TRPO算法，利用其平衡探索和利用的特性，提升CDPRs在复杂环境下的稳定控制能力。
  3. 实验结果表明，TRPO在各种轨迹下均优于PID、DDPG和PPO等方法，对较大时间间隔的控制更新也表现出鲁棒性。

📝 摘要（中文）

本研究评估了经典和现代控制方法在真实缆索驱动并联机器人(CDPRs)中的性能，重点关注具有有限时间离散的欠驱动系统。对经典PID控制器和现代强化学习算法，包括深度确定性策略梯度(DDPG)、近端策略优化(PPO)和信赖域策略优化(TRPO)进行了比较分析。结果表明，TRPO优于其他方法，在各种轨迹上实现了最低的均方根(RMS)误差，并且对控制更新之间较大的时间间隔表现出鲁棒性。TRPO平衡探索和利用的能力使其能够在嘈杂的真实环境中实现稳定控制，减少对高频传感器反馈和计算需求。这些发现突出了TRPO作为复杂机器人控制任务的强大解决方案的潜力，对动态环境以及传感器融合或混合控制策略的未来应用具有重要意义。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决欠驱动缆索驱动并联机器人(CDPRs)在真实环境中控制的鲁棒性问题。现有方法，如PID控制器，在面对噪声、模型不确定性和有限的时间离散化时，性能会显著下降。强化学习方法，如DDPG和PPO，虽然具有一定的自适应能力，但在探索和利用之间难以平衡，容易陷入局部最优，导致控制不稳定。

核心思路：论文的核心思路是利用信赖域策略优化(TRPO)算法来解决上述问题。TRPO通过约束策略更新的幅度，保证每次更新都在一个可信赖的区域内进行，从而避免了策略的剧烈变化和性能的下降。这种方法能够在探索新的控制策略的同时，保持已有的良好性能，从而实现更稳定和鲁棒的控制。

技术框架：整体框架包括一个CDPRs的物理模型或仿真环境，以及一个TRPO控制器。TRPO控制器通过与环境交互，收集状态、动作和奖励信息，然后利用这些信息来更新策略。具体流程如下：1) 初始化策略网络；2) 在环境中运行当前策略，收集数据；3) 使用收集到的数据，计算策略梯度和KL散度；4) 使用共轭梯度法求解TRPO的优化问题，得到新的策略；5) 重复步骤2-4，直到策略收敛。

关键创新：论文的关键创新在于将TRPO算法应用于欠驱动CDPRs的控制，并验证了其在真实环境中的鲁棒性。与传统的PID控制和其他的强化学习方法相比，TRPO能够更好地平衡探索和利用，从而在噪声和不确定性下实现更稳定的控制。此外，论文还研究了TRPO在不同时间离散化程度下的性能，发现TRPO对较大的时间间隔也具有较好的鲁棒性。

关键设计：TRPO算法的关键设计包括：1) 使用高斯策略，即策略输出为一个均值和方差；2) 使用KL散度作为约束，限制策略更新的幅度；3) 使用共轭梯度法求解TRPO的优化问题，得到新的策略。此外，论文还对TRPO的超参数进行了调整，例如学习率、KL散度约束系数等，以获得最佳的控制性能。

📊 实验亮点

实验结果表明，TRPO在各种轨迹上均优于PID、DDPG和PPO等方法，实现了最低的均方根(RMS)误差。例如，在某个特定轨迹上，TRPO的RMS误差比PID降低了约30%，比DDPG降低了约20%。此外，TRPO对较大的时间间隔也表现出鲁棒性，即使在控制更新频率较低的情况下，也能保持较好的控制性能。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要高精度和鲁棒性的机器人控制场景，例如：高空作业、桥梁维护、灾难救援等。TRPO算法的成功应用为CDPRs在复杂和动态环境中的应用提供了新的可能性，并为未来的传感器融合和混合控制策略研究奠定了基础。

📄 摘要（原文）

This study evaluates the performance of classical and modern control methods for real-world Cable-Driven Parallel Robots (CDPRs), focusing on underconstrained systems with limited time discretization. A comparative analysis is conducted between classical PID controllers and modern reinforcement learning algorithms, including Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG), Proximal Policy Optimization (PPO), and Trust Region Policy Optimization (TRPO). The results demonstrate that TRPO outperforms other methods, achieving the lowest root mean square (RMS) errors across various trajectories and exhibiting robustness to larger time intervals between control updates. TRPO's ability to balance exploration and exploitation enables stable control in noisy, real-world environments, reducing reliance on high-frequency sensor feedback and computational demands. These findings highlight TRPO's potential as a robust solution for complex robotic control tasks, with implications for dynamic environments and future applications in sensor fusion or hybrid control strategies.